python meshgrid()使用_meshgrid在python中的用法-优快云博客

本文介绍了如何使用Python中的numpy和matplotlib库来创建3D图形，通过实例展示了如何生成网格数据、平铺数据并绘制三维曲面图，包括设置坐标轴和标题。

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借助实例来理解

例子：

import numpy as np
x = np.linspace(0,4,5)  # x=array([0., 1., 2., 3., 4.])
y =np.linspace(8,12,5)  # y=array([ 8.,  9., 10., 11., 12.])
x1,y1 = np.meshgrid(x,y)

我们可以从上到下遍历x1和y1，（x1[0][0]，y1[0][0]）表示一个坐标

当然为了方便，我们可以结合vstack使用，此时xy[0]代表x坐标，xy[1]代表y坐标。（xy[0][1],xy[0][1]）代表一个坐标

x2 = x1.flatten()
y2 = y1.flatten()
xy = np.vstack([x2, y2])

当然还可以这样，这样每一行代表一个坐标

np.vstack([x2, y2]).T

一个用途：画3D图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  # 使用Matplotlib的mpl_toolkits.mplot3d库来创建一个3D坐标轴对象
%matplotlib notebook  # 是图片能在jupyter里能跟随鼠标动起来
# 生成数据
x = np.linspace(0, 4, 1000)
y = np.linspace(0, 4, 1000)
x1, y1 = np.meshgrid(x, y)
x2 = x1.flatten()
y2 = y1.flatten()
xy = np.vstack([x2, y2])
zxy = lambda t: np.exp(t[0]) *t[1]
z = zxy(xy)

# 创建3D坐标轴对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制3D曲面图
ax.plot_surface(x1, y1, z.reshape(x1.shape), cmap='viridis')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 设置标题
ax.set_title('3D Surface Plot')

# 显示图形
plt.show()